Тенденция неожиданная для нашего цифрового времени, однако, как оказалось, она характерна не только для Свердловской области и УрФО, но и для всей страны: за тот же срок использование ИИ в целом по России сократилось с 5,7 до 5,2 процента, а больших данных - с 25,8 до 7,4.
Компании Урала, опрошенные статистиками, ключевым препятствием для внедрения цифровых технологий называют высокие затраты. Проблемами являются и неразвитая информационно-коммуникационная инфраструктура предприятий, и нехватка специалистов. При этом многие заявляют, что не нуждаются в ИИ-технологиях.
По оценке респондентов, по итогам 2025 года наибольшая польза от внедрения ИИ - это повышение качества, эффективности производственных и бизнес-процессов. Из минусов: использование ИИ не привело к сокращению штата, себестоимости и сроков выпуска продукта.
Почему показатели снижаются? Одна из основных причин - уход с рынка западных компаний: отечественные вендоры не в состоянии быстро заполнить вакуум. Эксперты также говорят о неготовности многих фирм нести высокие затраты, в том числе на оплату труда специалистов. Впрочем, на рынке нет и достаточного количества людей с подходящими компетенциями. Некоторые компании сами запускают пилотные проекты, но по прошествии времени признают вложения нецелесообразными.
Падение показателей может объясняться и методологией подсчета. Врио руководителя Свердловскстата Владислав Дзекунскас рассказал "РГ", что респонденты, сообщая данные, сами определяют уровень использования цифровых технологий.
По мнению основателя компании "Юнисофт" Алексея Оносова, многие предприниматели не знают, с чего начать внедрение ИИ, а после первого же провала отказываются от технологии. Также бизнес и госучреждения опасаются бесконтрольной утечки данных через нейросети.
- ИИ - это прежде всего ускоритель. Но он одинаково хорошо ускоряет и порядок, и существующий в организации хаос. Чтобы получить от него устойчивый экономический эффект, компании сначала приходится наводить порядок в своих данных, ИТ-архитектуре, процессах и информационной безопасности, - подчеркивает замдиректора Центра биометрических технологий Евгений Семенов.
Основатель сети Zinin.ai Тим Зинин подтверждает: состояние документации в компаниях порой просто ужасное. А когда данные в разных отделах противоречат друг другу, ИИ-помощник выдает путаные ответы, и в итоге коллектив возвращается к прежнему способу работы.
Собеседники "РГ" подчеркивают: важно разделять, кто использует цифровые технологии - сама организация или ее сотрудники.
- СМИ сообщали, что ИИ используют более 70 процентов отечественных компаний. Но речь не о том, что технология внедрена вендором в бизнес-процессы компании-заказчика, а о том, что ее сотрудники активно пользуются нейросетями для упрощения базовых рутинных операций. Но вряд ли можно считать это внедрением ИИ. Такая картина не только на Урале, но и в целом по стране, - поясняет руководитель финтехкомпании MoneyCat Александр Мезенцев.
Эксперты уверены: развивать технологии ИИ и Big Data необходимо - это вопрос конкурентоспособности завтрашнего дня, но вкладываться в эти направления нужно сегодня. Пока активнее всего по этой дороге идет крупный бизнес, который имеет как финансовые ресурсы, так и команды специалистов.
А вот гнаться за статистикой не стоит, лучше подходить к решению рационально. К примеру, если госучреждение или компания сознательно ограничивают участие ИИ в работе, опасаясь утечки данных, то это разумное управленческое решение. Внедрение любых инструментов должно быть экономически целесообразно, соответствовать реальным задачам организаций и защищать их от всех потенциальных рисков.
Спикеры также сходятся во мнении, что необходима серьезная поддержка государства: выдача грантов на пилотные проекты с анализом экономического эффекта от вложений, субсидирование затрат на обучение специалистов, создание региональных центров компетенций, где небольшая компания смогла бы получить бесплатную консультацию. Также важно определить единые правила использования ИИ в органах власти.
- Из мер поддержки на уровне регионов наиболее важно и реально работает предоставление доступной вычислительной инфраструктуры и типовых отраслевых решений, - считает Александр Мезенцев.
Василий Шпак, заместитель министра промышленности и торговли РФ:
- Многие российские ИИ-решения уже доказали свою эффективность, и наша задача как министерства адаптировать эти модели под специфические задачи реального сектора. При этом государство должно взять на себя самую дорогую часть - инфраструктурные затраты. Уверен, что использование существующих российских наработок и мощностей центра коллективного пользования минпромторга позволит нам сделать ИИ не дорогой игрушкой для гигантов, а доступным стандартом для любого российского завода.